Retter PyTorch Model Loading Fejl: _pickle.UnpicklingError: ugyldig indlæsningsnøgle, 'x1f'

Løsning af PyTorch Model Checkpoint Fejl: Ugyldig Load Key

Python-backend-løsning ved hjælp af korrekt filhåndtering og modelindlæsning

import os
import torch
import numpy as np
import timm
import zipfile
import io
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Correct method to load a corrupted or zipped model checkpoint
mname = os.path.join('./CDF2_0.pth')
try:
    # Attempt to open as a zip if initial loading fails
    if zipfile.is_zipfile(mname):
        with zipfile.ZipFile(mname) as archive:
            for file in archive.namelist():
                with archive.open(file) as f:
                    buffer = io.BytesIO(f.read())
                    checkpoints = torch.load(buffer, map_location=device)
    else:
        checkpoints = torch.load(mname, map_location=device)
    print("Checkpoint loaded successfully.")
except Exception as e:
    print("Error loading the checkpoint file:", e)
# Model creation and state_dict loading
model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(device)
if 'state_dict' in checkpoints:
    model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
else:
    model.load_state_dict(checkpoints)
model.eval()
print("Model loaded and ready for inference.")

Alternativ løsning: Genlagring af kontrolpunktfilen

Python-baseret løsning til at reparere beskadiget kontrolpunktfil

import os
import torch
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Original and corrected file paths
original_file = './CDF2_0.pth'
corrected_file = './fixed_CDF2_0.pth'
try:
    # Load and re-save the checkpoint
    checkpoints = torch.load(original_file, map_location=device)
    torch.save(checkpoints, corrected_file)
    print("Checkpoint file re-saved successfully.")
except Exception as e:
    print("Failed to fix checkpoint file:", e)
# Verify loading from the corrected file
checkpoints_fixed = torch.load(corrected_file, map_location=device)
print("Verified: Corrected checkpoint loaded.")

Enhedstest for begge løsninger

Enhedstests for at validere checkpoint loading og model state_dict integritet

import torch
import unittest
import os
import timm
class TestCheckpointLoading(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model_path = './fixed_CDF2_0.pth'
        self.model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(self.device)
    def test_checkpoint_loading(self):
        try:
            checkpoints = torch.load(self.model_path, map_location=self.device)
            if 'state_dict' in checkpoints:
                self.model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
            else:
                self.model.load_state_dict(checkpoints)
            self.model.eval()
            self.assertTrue(True)
            print("Checkpoint loaded successfully in unit test.")
        except Exception as e:
            self.fail(f"Checkpoint loading failed with error: {e}")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Ofte stillede spørgsmål om PyTorch Checkpoint Loading-problemer

1. Hvorfor får jeg _pickle.UnpicklingError når jeg indlæser min PyTorch-model?
2. Denne fejl opstår normalt på grund af en inkompatibel eller beskadiget kontrolpunktfil. Det kan også ske, når du bruger forskellige PyTorch-versioner mellem lagring og indlæsning.
3. Hvordan reparerer jeg en beskadiget PyTorch-kontrolpunktfil?
4. Du kan bruge zipfile.ZipFile() for at kontrollere, om filen er et ZIP-arkiv, eller gemme kontrolpunktet igen med torch.save() efter at have repareret det.
5. Hvad er rollen for state_dict i PyTorch?
6. De state_dict indeholder modellens vægte og parametre i et ordbogsformat. Gem og indlæs altid state_dict for bedre bærbarhed.
7. Hvordan kan jeg indlæse et PyTorch-kontrolpunkt på en CPU?
8. Brug map_location='cpu' argument i torch.load() at ommap tensorer fra GPU til CPU.
9. Kan PyTorch-kontrolpunkter fejle på grund af versionskonflikter?
10. Ja, ældre kontrolpunkter indlæses muligvis ikke i nyere versioner af PyTorch. Det anbefales at bruge konsistente PyTorch-versioner, når du gemmer og indlæser.
11. Hvordan kan jeg kontrollere, om en PyTorch-kontrolpunktfil er beskadiget?
12. Prøv at indlæse filen vha torch.load(). Hvis det mislykkes, skal du inspicere filen med værktøjer som zipfile.is_zipfile().
13. Hvad er den korrekte måde at gemme og indlæse PyTorch-modeller på?
14. Gem altid brug torch.save(model.state_dict()) og indlæs vha model.load_state_dict().
15. Hvorfor kan min model ikke indlæses på en anden enhed?
16. Dette sker, når tensorer gemmes til GPU, men indlæses på en CPU. Bruge map_location at løse dette.
17. Hvordan kan jeg validere kontrolpunkter på tværs af miljøer?
18. Skriv enhedstest vha unittest for at kontrollere modelindlæsning på forskellige opsætninger (CPU, GPU, OS).
19. Kan jeg inspicere kontrolpunktfiler manuelt?
20. Ja, du kan ændre udvidelsen til .zip og åbne den med zipfile eller arkivledere til at inspicere indholdet.

Overvindelse af PyTorch-modelindlæsningsfejl

Indlæsning af PyTorch-kontrolpunkter kan nogle gange give fejl på grund af korrupte filer eller versionsmismatch. Ved at verificere filformatet og bruge korrekte værktøjer som zip-fil eller omkortlægning af tensorer, kan du gendanne dine trænede modeller effektivt og spare timers genoptræning.

Udviklere bør følge bedste praksis som at gemme state_dict kun og validering af modeller på tværs af miljøer. Husk, at den tid, der bruges på at løse disse problemer, sikrer, at dine modeller forbliver funktionelle, bærbare og kompatible med ethvert implementeringssystem. 🚀